24、自然语言处理中的问答与情感分析技术探索

自然语言处理中的问答与情感分析技术探索

1. 问答系统的挑战与解决方案

在自然语言处理（NLP）中，问答系统看似简单，实则面临诸多挑战。例如，当我们使用默认的Hugging Face管道中的DistilBERT模型回答简单问题时，它表现良好。但在实际应用中，用户的问题复杂多样，模型很容易产生混淆和错误输出。

1.1 问题生成器的设计

为了提高问答系统的性能，我们可以设计问题生成器。首先，利用命名实体识别（NER）来寻找有用内容，并设计一个能根据NER输出自动创建问题的函数。虽然目前生成问题的质量有一定潜力，但仍需进一步完善。

1.2 语义角色标注（SRL）的应用

在问题生成器的蓝图中加入SRL，并对其生成的问题进行测试。同时，结合NER分析，能够生成一些有意义的问题。

1.3 共指消解的作用

共指消解（https://demo.allennlp.org/coreference-resolution）可以帮助模型识别序列中的主要主题。我们可以将共指消解的输出添加到程序中，例如：

Set0 = {'Los Angeles', 'the city', 'LA'}
Set1 = ['Jo and Maria', 'their', 'they']

可以将共指消解作为预训练任务或问题生成器的后处理任务，模拟人类行为的问题生成器能显著提高问答任务的性能。

1.4 推荐的方法

• 开发用于问答任务的问题生成器